作者：陳睨
物聯網產業成長可謂飛速，知名市調機構 IDC 就預測，2017 年全球 IoT 市場規模將超過 9 千億美元，且3 年之後，市場規模更將翻倍；無獨有偶，Gartner 副總裁暨傑出分析師 Nick Jones 亦表示：「物聯網需要各式各樣的新技術及技能，許多技術領域中，技能的缺乏也將形成極大挑戰。」
為此，《物聯網智慧監控技術論壇》應勢而生，邀請 IoT 領域的專家來做趨勢及技術分享，分享面向涵蓋關鍵晶片技術藍圖、IoT 環境的影像處理、智慧監控應用，以及系統建置要領等等。
物聯網蘊含無限可能 市場商機看漲
本次論壇邀請 Intel亞洲IoT 營銷總監 Gee Tat Ong擔任開場貴賓，他以「朝向智慧互聯世界的轉變」破題，指出過去十年內，人們對於物品與知識流量的認知正在急遽改變，從實體物品，慢慢轉化到網路上，現在則進入物物相連的物聯網時代。
Gee Tat Ong 指出 IoT 對產業及生活的影響力極大，且為趨勢所向。
在不同時間點，產業領頭羊們各自做了不同的判斷，從實體物品時代不斷的推出新產品、呼籲購買；到網路時代架設各平台、推出各項導流的服務；近幾年則是重視雲端運算與系統整合，並逐步導入IoT。
Gee Tat表示 IoT 領域的成長將來自聯繫能力的加強、物品系統本身的智慧化與自動化；而具前瞻能力的廠商正在推展 IoT，從智慧化測油量、自動駕駛車輛、透過數據分析優化使用者的購買流程、再到優化工廠生產流程，無所不在。
桑和崇展示智慧攝影機
緊接著，Intel 市場開發經理桑和崇更深入透過「智慧監控市場及技術發展藍圖」來解釋他對於 IoT 產業的了解。他認為IoT 就是把全世界的通訊做無縫式的升級，把所有的網路連結，獲得使用者習慣的數據，並提升服務體驗。
他也詮釋未來每家公司都必須是「數據公司」，也就是善用所謂的 Big Data，但不僅止於獲取資訊，各產業最還需建置自己的智慧型系統，找出有用的資訊，用它們來解釋使用行為。
新加坡政府優化交通幹道的方法，就是結合物聯網做數據分析，大大改善了交通堵塞問題（Source：桑和崇簡報）
桑和崇舉例新加坡為例，該國政府已在城市裏架設了一千支攝像機，用來記錄每個時間中不同道路的車型、車流，以及駕駛習慣，這就是 Big Data 的資訊；而進一步可以做的，則是透過這些資料，去判讀十點或是後續時段的交通狀況。
桑和崇說：「這就是智慧監控資訊被解讀後產生的價值。」
未來，車子可以預測駕駛的到來、油量的增減；游泳池能辦別孩子是否游到深水區，並警告可預期的安全危機；嬰兒床上的監控裝置，則讓父母整天24 小時都能看到孩子的狀況。這些都是 IoT 智慧監控市場發展的面向。
對一般民眾而言，智慧監控意味著便利；而對產業界而言，智慧監控除了資訊，更有價值的是判讀，從獲得的使用者年齡、性別、穿著等等，可以判讀市場購買驅力；而人臉辨識系統可以識別重要貴賓，優先提供VIP服務。
「每一筆資訊經過詮釋轉化而成的情報，就是各產業可以推出的重要附加價值。」桑和崇也預言：「這也是為什麼物聯網世代未來的巨頭，都必然轉為一家數據公司，持續蒐集，然後聰明的判讀。」
蒐集資訊之外 尤重解讀精確性
姜政光介紹影像監控技術在IoT時代的運用
除了物聯網的前世今身與現代應用，物聯網在蒐集資訊上有一項很關鍵的技術，就是影像的辨識。正因如此，OmniVision 資深行銷經理姜政光便由此切入，以「IoT 時代的影像關鍵技術」剖析物聯資訊可以怎麼被運用。
他認為美國有一家新創公司針對這個切入點，做出非常漂亮的應對。該公司推出一項家庭監測服務 － Smart House Scope，運用家用智慧攝影機解決了「所蒐集的資訊太過龐雜，不易找到所需內容」的問題。
舊時代裡，若家長想知道小孩在房裡做什麼，需要看完家裡所有的錄像，並靠人工找出重點資訊；這套系統則可以透過智慧化判讀，找出所需資訊身處茫茫數據海中的何處，並精準擷取出該片段，提供使用者觀看。
這樣的技術除了運用在家庭，在美國許多警察身上也可以看得到。因為警員執法時常發生摩擦衝突，故當地警員身上常配有如台灣行車記錄器的小相機，可以錄下整個執勤過程，避免後續糾紛。
當然，不只美國，中國的百度最近也推出一項服務，他們在路燈上裝設小型的攝像機，並由蒐集的資訊解讀出何時該調整紅路燈、哪一區發生的糾紛，或是人身危難，需要緊急救援。
智慧型居家示意圖，除了錄像判別，連門鎖、嬰兒照顧、冰箱食物補充都是未來家庭可預期的。（Source：姜政光講義）
解決了資訊判讀的困境後，物聯世代接下來要因應的是辨識能力不足的問題。隨著需要的資訊越多、越細緻，搜尋系統也必然隨之增加，而系統的穩定度、負荷能力以及儲存空間，都是急需解決的問題，因此姜政光預測：「未來的攝影機勢必越來越聰明，透過學習了解判讀哪一段資訊該存取，並刪除不需要的資訊，讓系統運算負荷量與存取量都大幅降低。」
技術上還有暗處影像判讀、多樣疊圖、畫質等要素須考量，雖然目前的技術已能透過後製曝光、調整畫質等方式，用最短的時間做好補色、高度還原畫質，但想必未來能使圖像判別更容易還原、更加準確且精簡的技術，仍然有極大的發展空間。
物聯資訊判讀 實例有成
前面完整詮釋了 IoT 產業與其運用後，由禾企電子業務經理曾銘源進一步剖析「智慧 IoT 影像監控應用」這個主題。他認為 IoT 時代必然邁向三維匯流，分別是人流、物流、資訊流的結合，透過顛覆過去軟體既定、只能按照零件規範運作的舊有攝影型態，轉化為 SDC（Software Defined Camera，軟體定義相機），也就是能運用軟體控制相機的方向，再將蒐集到的資料連上雲端運算系統，產生使用者所需的單一內容。
他指出台灣的桃園機場捷運線和文湖線，皆已實行了這種裝置，從車速、交通到站狀況，皆已匯流至松山機場，用以控管一切運作狀況。這樣的技術其實不新了， 從智慧型手機普及後，人們就能用手機搜尋到這些解讀過的交通訊息，得以更有效率地地規劃行程；同時，視訊監控系統也已連結警備系統，進一步保障民眾的安全。
SDC 監控相機在捷運系統中蒐集來往乘客資料，用以控管人流，避免危難。（Source：曾銘源講義）
再以日本東京為例，由於2020 年要舉辦東京奧運，預計將引進 4,000 萬人次的觀光流量，因此在奧運舉辦的兩週內，東京就需要有能力管理這龐大的人流，而這負荷量單靠人力監控顯然無法執行，這也就是Smart IoT Camera 可發揮的地方：不論奧運、機場、路跑或是任何人流、物流、資訊流量高負載處，皆可靠這套智慧監控系統來執行勤務。
曾銘源認為，藉由一支支能夠預判的 IoT Camera ，未來的運用將不僅是交通狀況，還包含跨國際的犯罪追捕、出入境的身份確認、天災疏散、智慧建築架構、來賓分析等，不勝枚舉。
曾銘源說：「這樣的使用情境可不是科幻情節，而是企業可預期、且應該及早規劃發展的方向。」
現為MakerPRO實習記者。
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